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Graphiti 是一个用于构建和查询时序感知知识图谱的框架，专为在动态环境中运行的 AI 代理量身定制。与传统的检索增强生成 (RAG) 方法不同，Graphiti 持续将用户交互、结构化和非结构化企业数据以及外部信息集成到一个连贯且可查询的图中。该框架支持增量数据更新、高效检索和精确的历史查询，无需完全重新计算图谱，因此非常适合开发交互式、情境感知的 AI 应用程序。 使用 Graphiti
Moondream是一个免费开源的小型的人工智能视觉语言模型，虽然参数量小（Moondream1仅16亿，Moondream2为18.6亿）但可以提供高性能的视觉处理能力，可在本地计算机甚至移动设备或 Raspberry Pi 上运行，能够快速理解和处理输入的图像信息并对用户提出的问题进行解答。该模型由开发人员vikhyatk推出，使用SigLP、Phi-1.5和LLaVa训练数据集和模型权重初始
NVILA是NVIDIA推出的系列视觉语言模型，能平衡效率和准确性。模型用“先扩展后压缩”策略，有效处理高分辨率图像和长视频。NVILA在训练和微调阶段进行系统优化，减少资源消耗，在多项图像和视频基准测试中达到或超越当前领先模型的准确性，包括Qwen2VL、InternVL和Pixtral在内的多种顶尖开源模型，及GPT-4o和Gemini等专有模型。NVILA引入时间定位、机器人导航和医学成像等
全新的生成模型MeanFlow，最大亮点在于它彻底跳脱了传统训练范式——无须预训练、蒸馏或课程学习，仅通过一次函数评估（1-NFE）即可完成生成。 MeanFlow在ImageNet 256×256上创下3.43 FID分数，实现从零开始训练下的SOTA性能。 图1（上）：在ImageNet 256×256上从零开始的一步生成结果 在ImageNet 256×25
FaceAge是一款AI人脸识别扫描模型，它通过数万张患者照片和公共图像数据库进行训练，能够精准判断个人衰老迹象。 模型描述 FaceAge 深度学习流程包括两个阶段：面部定位和提取阶段，以及带有输出线性回归器的特征嵌入阶段，可提供生物年龄的连续估计。 第一阶段通过在照片中定位人脸并在其周围定义一个边界框来预处理输入数据。然后对图像进行裁剪、调整大小，并在所有 RGB 通道上对像
II-Agent：一个用于构建和部署智能体的全新开源框架。II-Agent 是一款开源智能助手，旨在简化和增强跨领域的工作流程。它代表了我们与技术互动方式的重大进步——从被动工具转变为能够独立执行复杂任务的智能系统。作为简易的COZE，Dify平替。 ii-agent开源框架，擅长构建跨多个领域工作流的Agent，能独立执行复杂任务已是Agent标配 其技能覆盖研究与核查、内容生成、数据分析可视
RelightVid是上海 AI Lab、复旦大学、上海交通大学、浙江大学、斯坦福大学和香港中文大学推出用在视频重照明的时序一致性扩散模型，支持根据文本提示、背景视频或HDR环境贴图对输入视频进行细粒度和一致的场景编辑，支持全场景重照明和前景保留重照明。模型基于自定义的增强管道生成高质量的视频重照明数据对，结合真实视频和3D渲染数据，在预训练的图像照明编辑扩散框架（IC-Light）基础上，插入可
Qlib 是一个开源的、面向 AI 的量化投资平台，旨在利用 AI 技术挖掘量化投资的潜力，赋能研究，创造价值，涵盖从探索想法到落地生产的全过程。Qlib 支持多种机器学习建模范式，包括监督学习、市场动态建模和强化学习。 越来越多不同范式的 SOTA Quant 研究成果/论文正在 Qlib 中发布，以协作解决量化投资领域的关键挑战。例如，1）使用监督学习从丰富且异构的金融数据中挖掘市场复杂的非
Jodi是中国科学院计算技术研究所和中国科学院大学推出的扩散模型框架，基于联合建模图像域和多个标签域，将视觉生成与理解统一起来。Jodi基于线性扩散Transformer和角色切换机制，执行联合生成（同时生成图像和多个标签）、可控生成（基于标签组合生成图像）及图像感知（从图像预测多个标签）三种任务。Jodi用包含20万张高质量图像和7个视觉域标签的Joint-1.6M数据集进行训练。Jodi在生成
TripoSG 是 VAST-AI-Research 团队推出的基于大规模修正流（Rectified Flow, RF）模型的高保真 3D 形状合成技术， 通过大规模修正流变换器架构、混合监督训练策略以及高质量数据集，实现了从单张输入图像到高保真 3D 网格模型的生成。TripoSG 在多个基准测试中表现出色，生成的 3D 模型具有更高的细节和更好的输入条件对齐。 TripoSG的主要功能
OmniAudio 是阿里巴巴通义实验室语音团队推出的从360°视频生成空间音频（FOA）的技术。为虚拟现实和沉浸式娱乐提供更真实的音频体验。通过构建大规模数据集Sphere360，包含超过10.3万个视频片段，涵盖288种音频事件，总时长288小时，为模型训练提供了丰富资源。OmniAudio 的训练分为两个阶段：自监督的coarse-to-fine流匹配预训练，基于大规模非空间音频资源进行自监
SmolVLA 是 Hugging Face 开源的轻量级视觉-语言-行动（VLA）模型，专为经济高效的机器人设计。拥有4.5亿参数，模型小巧，可在CPU上运行，单个消费级GPU即可训练，能在MacBook上部署。SmolVLA 完全基于开源数据集训练，数据集标签为“lerobot”。 SmolVLA的主要功能 多模态输入处理：SmolVLA 能处理多种输入，包括多幅图像、语言指令以及
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